論文の概要: Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14217v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 13:25:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:30:56.363091
• Title: Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline
• Title（参考訳）: Revisiting BPR:common Recommender System Baselineのリプリケータビリティスタディ
• Authors: Aleksandr Milogradskii, Oleg Lashinin, Alexander P, Marina Ananyeva, Sergey Kolesnikov,
• Abstract要約: 我々は,BPRモデルの特徴を考察し,その性能への影響を示し,オープンソースのBPR実装について検討する。 分析の結果,これらの実装とオリジナルのBPR論文の矛盾が明らかとなり,特定の実装に対して最大50%の性能低下がみられた。 BPRモデルは、トップnのレコメンデーションタスクにおける最先端メソッドに近いパフォーマンスレベルを達成でき、特定のデータセット上でもパフォーマンスが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.00363373925758
• License:
• Abstract: Bayesian Personalized Ranking (BPR), a collaborative filtering approach based on matrix factorization, frequently serves as a benchmark for recommender systems research. However, numerous studies often overlook the nuances of BPR implementation, claiming that it performs worse than newly proposed methods across various tasks. In this paper, we thoroughly examine the features of the BPR model, indicating their impact on its performance, and investigate open-source BPR implementations. Our analysis reveals inconsistencies between these implementations and the original BPR paper, leading to a significant decrease in performance of up to 50% for specific implementations. Furthermore, through extensive experiments on real-world datasets under modern evaluation settings, we demonstrate that with proper tuning of its hyperparameters, the BPR model can achieve performance levels close to state-of-the-art methods on the top-n recommendation tasks and even outperform them on specific datasets. Specifically, on the Million Song Dataset, the BPR model with hyperparameters tuning statistically significantly outperforms Mult-VAE by 10% in NDCG@100 with binary relevance function.
• Abstract（参考訳）: 行列分解に基づく協調フィルタリング手法であるベイジアンパーソナライズドランキング (BPR) は、しばしば推奨システム研究のベンチマークとして機能する。 しかしながら、多くの研究はBPR実装のニュアンスを無視し、様々なタスクにまたがる新しい手法よりも悪い結果をもたらすと主張している。 本稿では,BPRモデルの特徴を徹底的に検討し,その性能への影響を示し,オープンソースのBPR実装について検討する。 分析の結果,これらの実装とオリジナルのBPR論文の矛盾が明らかとなり,特定の実装に対して最大50%の性能低下がみられた。 さらに、現代の評価設定下での実世界のデータセットに関する広範な実験により、そのハイパーパラメータの適切なチューニングにより、BPRモデルは、トップnレコメンデーションタスクにおける最先端メソッドに近いパフォーマンスレベルを達成でき、さらには特定のデータセット上でもパフォーマンスが向上することを示した。 具体的には、ミリオン・ソング・データセットにおいて、ハイパーパラメータをチューニングしたBPRモデルは、NDCG@100でMult-VAEを10%上回る2値関係関数を持つ。

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